A b online testovanie. Aká je nulová hypotéza? Čo ak nemám základnú líniu

Neovplyvní skok v konverzii predaj? Alebo možno len neexistuje? Ak zakladáte rozhodnutia na falošných výsledkoch testov, v najlepšom prípade prichádzate o možnosti optimalizácie, v horšom prípade znižujete konverzie.

Našťastie existuje spôsob, ako tomu zabrániť. Čo je A / A testovanie, ako to urobiť - prečítajte si článok.

Falošne pozitívny výsledok

Povedzme, že hodnotíte kombináciu tlačidla a názvu. Keď presnosť dosiahne 99 %, vyvodíte závery a aplikujete ich v praxi.

Po niekoľkých obchodných cykloch spozorujete: aktualizovaný dizajn neprináša očakávaný zisk. Vy ste však testovali, investovali do toho čas a zdroje!

Ide o falošne pozitívny výsledok, známy aj ako štatistická chyba typu 1 a falošné odmietnutie platnej nulovej hypotézy. Je to bežnejšie, ako si myslíte - asi 80% času.

Prečo sa to deje?

Efekt nástroja

Na začiatku experimentu je dôležité uistiť sa, že konfigurácia prístroja je správna a funguje tak, ako má. V opačnom prípade existuje riziko, že dostanete:

• Neplatné ukazovatele... Len jedna chyba môže skresliť údaje o testovaní A/B. Aspoň sa integrovať s Google Analytics na opätovnú kontrolu.
• Neplatné zobrazenie vstupná stránka ... Uistite sa, že vaše vstupné stránky vyzerajú správne na všetkých zariadeniach a prehliadačoch a aby vaši návštevníci nezaznamenali efekt blikania. spôsobuje rovnaký problém.
• Predčasné ukončenie testu... Niekedy softvér vyhlási „víťaza“ príliš skoro – keď veľkosť vzorky alebo reprezentatívnosť sú nedostatočné. Pamätajte: ak ste dosiahli štatistická významnosť, neznamená to, že je čas test zastaviť. Čím je dlhšia, tým sú výsledky presnejšie.

Pozrite sa na obe strany: ktorýkoľvek z týchto znakov vedie k nesprávnemu záveru. Sledujte každý cieľ a metriku. Ak sa nezaznamená niektorá metrika (napríklad pridanie položky do košíka), zastavte test, opravte problém a začnite znova.

A/A vs A/B

Test A/B porovnáva návštevnosť so základnou líniou a variáciou a ukazuje, ktorá z nich má lepšiu výkonnosť.

A / A - to isté, len pre dvoch identické stránky... Cieľom nie je vidieť rozdiely v ich výkone.

Len 20 % experimentov poskytuje spoľahlivé výsledky. Štatistická významnosť a veľká reprezentatívna vzorka nestačia. Preto odborníci používajú túto techniku. predtým A/B test.

Ako vidíte, tieto typy sa navzájom dopĺňajú.

Ak sú na konci experimentu miery konverzie oboch stránok rovnaké, môžete spustiť test A/B. V praxi veci nie vždy idú hladko.

Príklad 1. Ako môže stránka prehrať svoj klon

Toto je vstupná stránka testovaná tímom Copyhackers v novembri 2012:

Po 6 dňoch testovací systém označil „víťaznú“ možnosť na úrovni spoľahlivosti 95 %. Kvôli presnosti bol experiment predĺžený o deň - a dosiahol 99,6% presnosť:

Je stránka o 24 % efektívnejšia ako presne tá istá stránka? Výsledok je falošne pozitívny. Po ďalších 3 dňoch rozdiely zmizli:

Záver: test zistil víťaza príliš skoro.

Príklad 2. Ako nerobiť nič a zvýšiť konverziu o 300 %

Čo vidíme:

• 9% - rast miery otvárania listov;
• Počet kliknutí na odkazy sa zvýšil o 300 %;
• Miera odhlásenia sa znížila o 51 %.

A všetko by bolo v poriadku, ale toto je test A / A! Obsah, ktorý si navzájom konkuruje, je absolútne identický.

Mali by ste spustiť A / A testy?

Renomovaný odborník Neil Patel zaznamenal veľké skoky v konverzných pomeroch bez zvýšenia príjmov. Odporúča najprv otestovať softvér, aby sa neskôr nerozmotali dôsledky nesprávnych rozhodnutí.

Podľa Pip Lai, zakladateľa ConversionXL, sú testy stratou času.

Komu veriť? Na jednej strane je presnosť prvoradá a A/A je spôsob, ako ju zabezpečiť. Na druhej strane je to plytvanie zdrojmi na testovanie, ako aj prípravu naň.

Craig Sullivan, odborník na používateľskú skúsenosť, verí, že 40 testov za mesiac - vysoká záťaž pre personál. Lepšie zabiť pol dňa na QA ako 2-4 týždne len na kontrolu práce nástroja.

Problém #1... A/A testy si vyžadujú čas a návštevnosť, ktoré môžete stráviť štúdiom správania návštevníkov vašej stránky.

Problém #2... A / B aj A / A musia byť starostlivo organizované a monitorované, aby sa predišlo ich získaniu falošný výsledok... Ako v príklade od Copyhackers.

Je len na vás, či pri rozhodovaní trávite čas alebo riskujete spoľahlivosť softvéru.

Existuje potenciálne lacnejšia možnosť - A / A / B.

A/A/B oproti A/A

Tradičné A / A testovanie nehovorí nič o vašich návštevníkoch. Ale pridať do procesu ďalšiu možnosť je iná vec.

A / A = súťažia 2 rovnaké strany.

A / A / B = A / A test + jedna dodatočná variácia.

Pochopíte, či sa nástroju oplatí dôverovať. Ak áno, vyberte si najlepšia verzia podľa jeho svedectva. Ak nie, nemali by sa používať.

Áno, dosiahnutie štatistickej významnosti trvá dlhšie. Vy však hodnotíte softvér, a ak to potvrdí jeho spoľahlivosť, - a správanie návštevníkov.

Záver

Prevažujú výhody A/A testovania nad nevýhodami? Neexistuje jednoznačná odpoveď. Testovanie na mesačnej báze je zbytočné. Dosť - pri použití nového softvéru (služba na testovanie). Pre tých, ktorým je čas naozaj ľúto, existuje kompromisná možnosť - test A / A / B.

Ak dnes vylúčite chyby, v budúcnosti získate presnejšie súčty.

Vysoké konverzie pre vás!

Prehľad služieb pre A/B testovanie

Skúšame služby, ktoré pomáhajú meniť stránku k lepšiemu

A/B testovanie je malý experiment, ktorý sa vykonáva na používateľoch stránok. Jeho podstatou je testovanie hypotéz.

Ak si myslíte, že používatelia stránky budú častejšie klikať na fotku modelky v bikinách a nie na podnikateľa s okuliarmi, dá sa to ľahko potvrdiť alebo vyvrátiť. Vytvorte dve stránky, jednu s obchodníkom a druhú s modelkou. A čakať. A čas ukáže, či máte pravdu alebo nie. Publikum stránky vykoná akciu, aby hlasovalo za možnosť, ktorá sa im páči. A tak vykonaním A/B testovania a pozorovaním správania používateľov môžete stránku postupne prispôsobiť ich vkusu a želaniam.

Viac o A/B testovaní sme písali v. Niečo v nej však chýbalo. Otočili sme to, otočili, pozreli na svetlo. A máme to – potrebujeme prehľad o testovacích nástrojoch! Tak poďme na to.

Experimenty Google Analytics

Google Anatytics dokáže veľa, len o tom skromne mlčí. Ak sa do toho ponoríte hlbšie, môžete nastaviť testovanie A / B (alebo naprogramovať telefóny s Androidom na sebadeštrukciu - podľa šťastia). Je to výhodné, ak už používate Analytics, viete niečo urobiť v kóde alebo máte známych vývojárov, ktorí vytvoria stránku na testovanie.

výhody: Pohodlné pre používateľov zvyknutých na Google Anatytics. Existuje ruský jazyk. A čo je najdôležitejšie, služba je bezplatná.

mínusy: Neexistuje žiadny vizuálny editor. Ak prvky, ktoré chcete otestovať, nie je možné zmeniť prostredníctvom administračného panela stránky a nemáte dostatok zručností na to, aby ste sa sami preprogramovali, budete musieť kontaktovať vývojárov.

Cena: Je zadarmo.

Služba je jednoduchá a priamočiara. V každej fáze - tipy, čo robiť a prečo. Vo vizuálnom editore môžete zmeniť text, obrázky a štruktúru stránky. Všetko je elementárne: zmenili sme stránku v editore, pridali kód na pôvodnú stránku a sledovali výsledky. Na zhromažďovanie štatistík sa služba integruje s Yandex.Metrica.

výhody: K dispozícii je jednoduchý vizuálny editor. Ruský jazyk je podporovaný. ...

mínusy: Vizuálny editor príliš veľa jednoduché. Priateľským spôsobom funguje len s textom a obrázkami. So štruktúrou sa však nemôžete hrať: RealROI ponúka buď skrytie alebo odstránenie prvku. Nahradiť, presunúť, zmeniť tvar – nič z toho sa nedá urobiť.

A máme podozrenie, že funkcia Odoslať kód vývojárovi nefunguje. Skúsili sme to trikrát, ale stále žiadne písmená. Preto odporúčame poslať kód sami, starý dobrý Ctrl + C - Ctrl + V.

Cena: Je zadarmo.

V tomto nástroji je už viac čipov. Vizuálny editor vám umožňuje vytvoriť akékoľvek šialenstvo: prvky je možné meniť, presúvať, pridávať, odstraňovať. Služba vám umožňuje spustiť test daný dátum alebo pozastaviť tok návštevnosti stránky (toto môže byť užitočné v experimente, kde sú zahrnuté viac ako 2 možnosti). Môžete prispôsobiť zacielenie a prispôsobenie.

výhody: Pohodlný vizuálny editor – na vytváranie stránok na testovanie nie sú potrební žiadni programátori. Služba sa integruje s Google Analytics, WordPress a ďalšími analytickými a CRM systémami.

mínusy: Zdá sa, že ruský jazyk je tam, ale čím hlbšie sa ponoríte do stránky, tým sú výrazy zložitejšie, tým menej.

Neexistuje žiadna skúšobná verzia. Vizuálny editor si môžete otestovať, no o ďalších funkciách sa dozviete až z popisov.

Cena: 39 dolárov mesačne, ak máte dostatok 5 000 testovaných používateľov. Tučnejšia tarifa - 140 dolárov mesačne, umožňuje otestovať stránku za 40 000 jedinečných návštevníkov... 200 000 testovaných používateľov mesačne stojí 390 dolárov. Pri platbe ihneď za rok - zľava na všetky tarify.

Služba, ktorá dokáže zabezpečiť A/B pre počítače a mobilné zariadenia. Vo vizuálnom editore VWO môžete okamžite označiť cieľ pre kliknutia. Ostatné - pridajte do ďalši krok.

Služba ponúka zobrazenie tepelnej mapy, pridávanie vyskakovacích okien a odoslanie hovoru používateľom, ktorí si na stránke niečo kúpili, aby zanechali recenziu.

VWO má aj galériu nápadov. Zdá sa, že je to maličkosť, ale pekná. A užitočné: vlastník stránky nemusí prísť s niečím, aby to otestoval. Môže si vybrať z možností pripravených profesionálmi. Nápady možno filtrovať podľa odvetvia, zložitosti a uplynutého času. Úžasné.

výhody: Veľa funkcií a všade sú tipy a návody. Intuitívny vizuálny editor spôsobuje, že programátori nervózne fajčia na vedľajšej koľaji. K dispozícii je skúšobná verzia na 30 dní. VWO sa integruje s Google Analytics, WordPress a 12 ďalšími službami.

mínusy: Neexistuje žiadny ruský jazyk. A preto tipy nemusia pomôcť, ale rozzúriť.

Cena: Ak má stránka menej ako 10 000 návštevníkov mesačne, cena služby je 59 dolárov mesačne. Až 30 000 návštevníkov - 155 USD, až 100 000 ľudí na stránke - 299 USD atď. Tradične pri platbe za rok - zľava.

Ponúka A/B, multivariačné a rozdelené testovanie, personalizáciu. Cieľ pre kliknutia môžete označiť vo vizuálnom editore.

Funkcií je menej ako u niektorých konkurentov z recenzie, no Convert (pozor, teraz budem mať veľmi subjektívny názor) je najpohodlnejší vizuálny editor z hľadiska výberu a ťahania objektov. V iných službách sa rámy objektu chvejú, akoby sa na ne používateľ vrhol sekerou, namiesto toho, aby sa ich jemne dotýkal myšou.

Zachytenie rámu, zmena veľkosti objektu a jeho presun v editore A / B Tasty nie je testom pre slabé povahy. A v Convert ide všetko hladko, pekne. Jediná vec je, že aby ste mohli text upraviť, musíte spustiť ruky v kóde CSS.

výhody: Pohodlný vizuálny editor, integrácia s 35 analytickými a CRM službami, bezplatné skúšobné obdobie – 15 dní. Testy si môžete prispôsobiť pre mobilné zariadenia.

mínusy: Neexistuje žiadny ruský jazyk. Vizuálny editor je fajn, no treba sa v ňom hrabať a rozumieť.

Cena:Ľahká sadzba (jednoduchá, áno) - 499 dolárov mesačne pre 400 000 návštevníkov, žiadna technická podpora. Chcete, aby vám servisný personál pomohol? Zaplaťte ďalších 200 dolárov. Čím viac návštevníkov, tým vyššia cena. Ak si službu zaplatíte rok vopred, bude zľava.

AB test, užitočná vec, ktorá by mala byť štandardná v internetových projektoch. Ako postupovať a čo je na to potrebné?

Dnes testujeme hypotézy a testujeme nápady, povinný program... AB test je na túto úlohu ako stvorený. Pozrime sa bližšie na to, čo to je, aké je použitie a aké nástroje existujú.

AB test: čo to je a prečo

AB test alebo Split test - metóda marketingový výskum, ktorej podstatou je, že vezmete a porovnáte viacero variant produktového prvku s jednou konkrétnou zmenou. A potom uvidíte, ktorá z možností fungovala lepšie.

Napríklad sme mali nápad zmeniť farbu tlačidla na určitej stránke. Myslíme si, že táto zmena nám prinesie viac kliknutí. Spúšťame obe možnosti, pričom polovici našich používateľov ukážeme možnosť A a druhej polovici možnosť B.

Po určitom čase (trvanie sa určí pred začatím testu) zmeriame výsledok. Pozreli sme sa na to, ktorá z možností fungovala lepšie a využívame ju pri našej práci. Týmto spôsobom môžete otestovať takmer akúkoľvek hypotézu a zistiť, čo funguje najlepšie a čo nie.

Čo možno analyzovať pomocou AB testu?

• Konverzie. Počet úspešných cielené akcie na vašom webe. Môže to byť kliknutie na tlačidlo „Kúpiť“, návšteva stránky alebo niečo iné.
• ekonomika. Priemerný šek alebo príjem.
• Faktory správania. Hĺbka zobrazenia, trvanie relácie.

Nuansy a jemnosti

• Počas testovania je veľmi dôležité zmeniť iba jeden faktor. Ak je to farba tlačidla na vstupnej stránke, testujeme iba rôzne farby tlačidiel a nič iné na stránkach nemeníme.
• Tiež s vonkajšie faktory... Test prebieha v rovnakom čase za rovnakých podmienok. V opačnom prípade môžete skončiť s neobjektívnymi údajmi.

Prepáčte, že prerušujem čítanie. Pripojte sa k môjmu telegramovému kanálu. Oznámenia o čerstvých článkoch, vývoj digitálnych produktov a hack na rast, všetko je tam. Čakám na teba! Pokračujme ...

Dôležité o údajoch

Všetko by bolo veľmi jednoduché, nebyť jedného „Ale“. Môžete vykonať test AB a získať výsledky, v ktorých je úprimne jasné, že jedna z možností je oveľa lepšia ako druhá.

Napríklad sme 1000-krát zobrazili 2 verzie stránok s rôznymi farbami tlačidiel. Test prebiehal jeden týždeň. A dostal nasledujúce výsledky:

Pri rovnakých zobrazeniach bannera (to je dôležité) je počet kliknutí pre možnosť B trikrát vyšší. Dospeli sme k záveru, že táto možnosť je efektívnejšia a vezmeme ju do úvahy pracovná verzia a odstráňte starú.

A ak napríklad áno?

Mali by ste zvoliť možnosť B? Alebo je to možno len chyba? A stačí na rozhodnutie 1000-krát ukázať každú z možností? Možno 10 000 používateľov navštívi naše stránky denne a vzorka je veľmi malá na to, aby sa dal vyvodiť záver? A ak údaje, ktoré analyzujeme, nie je len počet kliknutí, ale priemerná kontrola z transakcií?

Pomôžu nám štatistiky

Aby sme pochopili, ako funguje svet čísel a experimentovania, poďme si trochu rozobrať matematickú časť. Ak nemáte čas a energiu, tak vám radím túto časť preskočiť. Ďalej dám viac jednoduché riešeniaúlohy.

Je veľkým pokušením, keď sme dostali výsledky experimentu, urobiť rozhodnutie a je to, tu to je, „svetlá budúcnosť“. Ak sa však pohrabete trochu hlbšie, týždeň bolo rozdelenie kliknutí podľa dňa nerovnomerné. Poďme si to zapísať.

Tabuľka ukazuje, že kliknutia sú rozdelené podľa dňa inak. To znamená, že naše hodnoty pre možnosť A a možnosť B sa môžu meniť každý deň. To znamená, že máme do činenia s náhodnými premennými. V takýchto prípadoch sa používajú priemerné hodnoty. Ale ak experiment uskutočníme znova, aká je pravdepodobnosť, že sa výsledok zopakuje?

Nakreslite si rozdelenie všetkých údajov za týždeň pre možnosti A a B.

Ak vezmeme priemerné hodnoty pre každú z možností (toto zvislé pruhy v strede dvoch vĺn), potom uvidíme, že rozdiel je dosť malý. Existujú však určité odchýlky, hore a dole od priemeru. Preto dostaneme priesečník dvoch vĺn. Čím je väčšia, tým je významnosť experimentu menšia, a teda čím je priesečník menší, tým vyššia je štatistická významnosť.

Štatistická významnosť je, nakoľko presné sú výsledky. To je v našom príklade odpoveď na otázku „mám zvoliť možnosť B?“.

Zvyčajne je predvolená úroveň významnosti 95 %. To znamená, že s 95 % pravdepodobnosťou budeme chcieť vedieť, či sa pri porovnávaní oplatí zvoliť druhú možnosť (B). Zvyšných 5 % je pravdepodobnosť chyby, ktorú urobíme, alebo v štatistickej terminológii p-hodnota.

Je zaujímavé, že veľa ľudí zabúda pri svojich experimentoch kontrolovať hladinu významnosti, a preto môžu dostať chybné údaje. 8 z 10 AB testov prejde touto známkou. ( )

Nebudem sa dlho rozpisovať o tom, ako sa počíta ukazovateľ významnosti, dám vám len nástroj, ktorý vám všetko vypočíta.

Nástroje na výpočet významnosti

Na posúdenie významnosti údajov vám odporúčam použiť tento nástroj.

Tu máme A a B naše možnosti. A podľa čísel:

1. Počet návštevníkov / môžete zadať počet zobrazení.
2. Počet konverzií. Stlačili sme tlačidlo a zaregistrovali sa. Vo všeobecnosti sme dokončili cieľovú akciu.
3. P-hodnota. Pravdepodobnosť chyby, ktorú pre daný údaj vynecháme.
4. Odpoveď na otázku, či sú získané zmeny významné v našom experimente.

Príklad: údaje o zobrazeniach a kliknutiach berieme z tabuľky, ktorú som ukázal vyššie.

Načítame ich do služby, klikneme na tlačidlo „Vypočítať význam“ a ...

Dostaneme odpoveď „Nie“ alebo „Nie“ (v ruštine). spodná čiara a tesne nad p-hodnotou 0,283. Čo to znamená? A skutočnosť, že s pravdepodobnosťou 28,3% (0,283 * 100), ak zvolíme možnosť „B“, neprinesie to žiadne významné výsledky.

Aby bol experiment považovaný za úspešný, musí byť p-hodnota menšia ako 5 %

Existuje ďalšia služba, do ktorej tiež vháňate dáta a vidíte výsledok odkaz.

Toto stavia na základný princíp merania náhodné premenné... Práve v momente, keď získate výsledky AB testu, spustite ich cez nástroj a uvidíte, nakoľko je zlepšenie z inej možnosti dostatočne výrazné na to, aby ste ho využili?

Koľko údajov je potrebných?

Stáva sa, že nie je dostatok prijatých údajov na vyvodenie záverov. Aby ste pochopili, koľkokrát musíte zobraziť stránku A a B a potom získať požadované množstvo údajov, použite túto nástroj.

Opakujem, že je veľmi dôležité uskutočniť experiment za rovnakých podmienok. V ideálnom prípade si vezmeme týždeň, počas ktorého nie sú žiadne prázdniny, nič iné a súčasne testujeme možnosti. Vráťme sa k službe.

Vďaka tejto službe pochopíte veľkosť vzorky pre každú z možností.

Viac bod po bode:

1. Existujúci konverzný pomer. Alebo napríklad, aké percento všetkých používateľov teraz kliká na tlačidlo.
2. Minimum výrazná zmena to nás zaujíma. Ako veľmi by sme chceli zmeniť základný konverzný kurz.
3. Významný rozptyl, ktorý sme predstavili v predchádzajúcom kroku, ukazuje, že konverzie sa môžu zvyšovať alebo znižovať.
4. Vyberiete si hodnotu: absolútnu alebo relatívnu. Vyberte hodnotu, ktorú chcete získať. Ak je váš základný konverzný pomer 30 % (ako v príklade na obrázku) a chcete ho zvýšiť o 5 % pomocou ab testov, vyberte „relatívne“. To znamená, že konečný výsledok zmeny, ak bude experiment úspešný, bude 5 % z 30 %, teda 31,5 %.
5. Veľkosť vzorky pre každú možnosť. Koľkokrát by sme mali zobraziť stránku A a stránku B oddelene, aby sme z experimentu vyvodili závery.Veľmi dôležité! Na vyvodenie záverov z experimentu uvádzame 24 409 krát A a 24 409 krát B!
6. Štatistická významnosť. Aký presný je experiment, ktorý chceme vykonať.
7. Chyba P-hodnoty. Aká je pravdepodobnosť chyby.

Dá sa experiment zastaviť skôr?

Môcť. Existuje možnosť, keď nemôžeme čakať na koniec experimentu, ale v určitej fáze už vyvodíme závery. Na tento účel použite už známy nástroj „ Sekvenčné vzorkovanie “.

Krok za krokom:

1. Zvýšte svoj konverzný pomer už teraz. Napríklad 30%, toľko zo 100% tých, ktorí prídu na našu stránku, klikne na tlačidlo.
2. Vytočte, o koľko chcete zvýšiť predtým zadaný ukazovateľ. Stavím na 10%. Bolo to 30, chcem to zvýšiť na 33.
3. Počet konverzií jedného z experimentov, po ktorých experiment zastavíme a urobíme rozhodnutie.
4. Rozdiel v konverziách medzi možnosťami A a B, po ktorých experiment zastavíme a vezmeme tú, ktorá skórovala najviac.
5. Hladinu významnosti sme nastavili na 95 % (podľa očakávania, pozri materiál vyššie).
6. Nastavíme chybu p-hodnoty (opäť pozri materiál vyššie).

Nie je tu žiadny trik, len štatistika. Tento nástroj použite, keď experimenty zaberajú veľa zdrojov (čas vývoja, rozpočty reklám na testovanie hypotéz atď.). Teraz máte dve pravidlá, podľa ktorých môžete experiment zastaviť a vyvodiť závery.

Ako vykonať AB test?

Hotové riešenia:

• Optimizely, vwo.com, zarget.com
• http://alternativeto.net/software/optimizely
• Google Analytics (odkaz, ako postupovať)

Vlastné riešenie:

• Píšeme admin panel.
• Každý experiment napíšeme a prispôsobíme.

Tu asi 10 služieb pre AB test. Je z čoho vyberať.

Všetko

Teraz máte Všeobecná myšlienka, čo je AB test, aké sú nuansy a aké nástroje ho vykonať. Na záver dodám, že táto štúdia hypotéz je jednou z najužitočnejších pri vývoji digitálneho projektu. Nie je skvelé, že môžete otestovať takmer akýkoľvek nápad? Hlavná vec je správna, teraz viete ako.

Pokiaľ ide o zvýšenie konverzií webových stránok, marketéri používajú A/B testovanie. A/B test je veľmi presný a jednoduchý spôsob, ako si preveriť váš vstupná stránka (vstupné stránky). Štatistiky po testovaní možno použiť na zlepšenie miery konverzie vašich stránok.

Bohužiaľ, testovanie webových stránok nie je v Runete také populárne ako „over the hill“. Možno nízka popularita tento nástroj spojené s bludmi, že toto všetko je veľmi ťažké realizovať, alebo jednoducho s nevedomosťou.

Čo je A/B testovanie

Povedzme, že máte dve verzie stránky s jedným odlišným prvkom, povedzme, že to je farba tlačidla na odoslanie formulára. Aby sme pochopili, ktoré tlačidlo bude efektívnejšie, rovnomerne rozdelíme všetkých návštevníkov prichádzajúcich na stránku. Keď počet návštevníkov dosiahne určitú hranicu, napríklad 1000, porovnáme konverzie stránky a opustíme efektívnejšiu stránku.

Ako vidíte, všetko je veľmi jednoduché a zároveň veľmi efektívne. Takéto testy sa môžu vykonávať neustále, pričom zakaždým sa zvyšuje miera konverzie viac a viac.

Čo skontrolovať ako prvé?

V prvom rade sa to oplatí otestovať nasledujúce položky vaša vstupná stránka:

• Deskriptor
• Tlačidlá na odoslanie formulára
• Jedinečný obchodná ponuka(USP)
• Výzvy na akciu
• Náklady na tovar alebo služby
• Copywriting alebo obsah
• Rozloženie stránky
• Písma a štýl textu
• snímky

Dôležité: testované stránky by sa mali líšiť iba v jednom prvku, ako je napríklad text tlačidla na odoslanie formulára.

Fakty o testovaní A / B

1) Neočakávajte okamžité výsledky

Keď si urobíte svoj prvý a/b test, s najväčšou pravdepodobnosťou si budete myslieť, že všetky zmeny, ktoré urobíte, prinesú zvýšenie konverzií. Bohužiaľ, nie vždy sa to stane, možno budete musieť vykonať viac ako desať testov, aby ste získali čo i len malé pozitívne výsledky. Je veľmi dôležité správne vyjadriť svoj návrh. potenciálny klient, preto sa pri vytváraní stránky skúste na ňu pozerať nie ako správca webu, ale ako návštevník. Je dosť ťažké to urobiť sami, takže môžete požiadať svojich priateľov, aby sa na stránku pozreli.

2) nebojte sa veľkých zmien

Veľké zmeny v dizajne, štruktúre stránky alebo textu často vedú k maximálnym výsledkom. Navyše je s veľké zmeny v štruktúre webu je potrebné začať, ak nie ste veľmi spokojní s konverziou našej vstupnej stránky.

Skript na vykonanie A/B testu stránky

1) Rozdeľujeme prichádzajúcu návštevnosť

Musíte už mať vytvorené aspoň dve verzie stránky, jedna z nich musí zostať nezmenená, to je potrebné na sledovanie výsledku.

Prvý spôsob:

Návštevnosť rozdeľujeme striktne 50/50 pomocou jednoduchého php skript... Aby ste pochopili, ako používať skript, musíte vedieť aspoň trochu jazyk PHP programovanie... Ak sa v tom nevyznáte, je lepšie kontaktovať profesionála alebo použiť druhú metódu.

= $ počet) $ splitpage = 0; $ f = fopen ($ názov protisúboru, "w +"); fputs ($ f, strval ($ splitpage)); fclose ($ f); setcookie ($ názov súboru cookie, $ splitpage, čas () + 2592000); ) else $ splitpage = $ _ COOKIE [$ cookiename]; if ($ _SERVER ["QUERY_STRING"]! = "") $ my_url [$ splitpage]. = "?". $ _ SERVER ["QUERY_STRING"]; Hlavička ("Umiestnenie:". $ My_url [$ splitpage]); východ; ?>

$ id_test = "1"; // ID testu (pri spustení nového testu zmeňte číslo na akékoľvek iné) $ počet = 0; $ my_url [$ count ++] = "http: // stránka / marketing / ab-test /"; $ my_url [$ count ++] = "http: // stránka / značka / ab-test /"; // nižšie uvedeného kódu je lepšie sa nedotýkať $ counterfilename = "counter". md5 ($ SCRIPT_NAME). ".TXT"; $ cookiename = "rozdelenie stránky". $ id_test. md5 ($ SCRIPT_NAME); if (! isset ($ _COOKIE [$ cookiename])) @ $ splitpage = file_get_contents ($ counterfilename); $ splitpage = intval ($ splitpage) + 1; if ($ splitpage> = $ počet) $ splitpage = 0; $ f = fopen ($ názov protisúboru, "w +"); fputs ($ f, strval ($ splitpage)); fclose ($ f); setcookie ($ názov súboru cookie, $ splitpage, čas () + 2592000); inak $ my_url [$ splitpage]); východ;

Zmeňte adresu stránok v riadkoch $ my_url [$ count ++] = "http: // site / marketing / ab-test /"; a $ my_url [$ count ++] = "http: // site / tag / ab-test /"; , nahrajte súbor na hosting a môžete naň pustiť návštevníkov. Skript rovnomerne rozdelí všetku prichádzajúcu návštevnosť.

Pri testovaní tohto skriptu majte na pamäti, že keď budete presmerovaní na jednu zo stránok, skript zaznamená, na ktorú stránku ste boli odoslaní, do súboru cookie vášho prehliadača. Je to potrebné, aby nenastala situácia, keď používateľ znova prejde na váš odkaz a zobrazí sa mu úplne iná verzia stránky. Mimochodom, toto je ďalšia užitočná funkcia tohto skriptu.

Druhý spôsob:

Na vygenerovanie kódu použite môj návrh.

2) Dokončenie a/b testu

Po prejdení dostatočnej návštevnosti testovanými stránkami je čas preštudovať si štatistiky. Pozornosť sa oplatí venovať konverzii nielen na aplikáciu, ale aj na predaj.

Opúšťame stránku, ktorá podľa výsledkov testov lepšie premieňa návštevníkov na kupujúcich.

 Ak ste nevedeli prísť na to, ako to použiť a / b testovací skript- Vaše otázky napíšte do komentárov a ja na ne určite odpoviem.